車輛特征檢測研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來隨著我們國家經(jīng)濟技術(shù)的發(fā)展，城市化進程的推進，車輛已經(jīng)成為我們生活中必不可少的生活工具，使得車輛數(shù)量急劇上升。車輛的增多使管理工作變得繁重。例如高速路口的收費管理、停車場的收費管理、車輛違章管理等，需要大量的工作人員進行管理，其重大的缺點是效率低下。近些年，車輛特征的識別也得到了發(fā)展，尤其是車牌的識別。很多公司都推出了自己的車牌識別系統(tǒng)。但是目前大多數(shù)車牌識別系統(tǒng)的通用性不夠，尤其是在晚上或者光照不好的條件下。而對于車輛的另外一個

2、重要特征，車標的識別，也沒有很好的得到解決。因此，對車輛特征的檢測與識別進行進一步的研究有著重大的意義。
　　本文對車牌檢測與識別技術(shù)和車標檢測與識別技術(shù)進行深入研究。尤其在車牌和車標的識別方面，研究了各種識別算法。提出了無需樣本的數(shù)字和字母識別方法；在車標識別方面也并取得了一定成果。主要研究內(nèi)容包括：⑴車牌檢測算法：首先對圖像進行預(yù)處理，然后使用Adaboost分類器在圖像中初次定位車牌，使用能量以及跳變的方式排除誤報車牌，最后

3、用定位車牌的左右邊界和上下邊界得到精確的車牌位置。⑵字符分割算法：本文采用基于輪廓的字符分割方法，對于稍有傾斜的車牌無需校正即可進行字符分割。⑶字符識別：漢字的識別采用嵌入式隱馬爾科的方法進行識別；對于數(shù)字和字母的識別，首先將字符的筆畫進行分解，然后進行筆畫的匹配得到識別結(jié)果。⑷車標的檢測：首先通過車牌的位置初步確定車標的所在范圍，然后通過sobel算子進行紋理分析，得到車標的精確位置。⑸車標識別：首先采集各種車標的樣本，并提取角點特征